The Emergence of Clubs and Drugs in Hong Kong
Notice bibliographique
Résumé
Over the last twenty years, the dance scene has gradually emerged and developed into a global phenomenon. This phenomenon is expressive and indicative of a distinctive youth culture. Across the world, from Europe to the Americas to Australia, observers have noted the hip and trendy lifestyle in dress, music and setting of the contemporary dance scene (Hunt & Evans 2002). This globalizing dance scene has also been inextricably connected to the use of illicit drugs. As many researchers in Australia, Canada, England, Scotland and the Netherlands have noted (Adlaf & Smart 1997; Forsyth 1996; Lenton, Boys & Norcross 1997; Measham, Aldridge & Parker 2001; Pedersen & Skrondal 1999; Pini 2001; Redhead 1997; Thornton 1995; Wijngaart et al. 1998), psychoactive drugs like ecstasy, amphetamines, cocaine and marijuana have become an integral part of the dance scene for many participants. Ecstasy has been, perhaps, the most widely recognized drug associated with the scene, as users report its ability to stimulate a euphoric and empathetic state, and at the same time “prolong trance dancing” (Beck & Rosenbaum 1994 p. 54). According to observers, this interplay between ecstasy, dance and the environment of the event has made this form of leisure so attractive and popular among youth. As McRobbie (1994, p.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».